1、对服务领域训练LLM需要大量领域数据进行领域数据增强，并通过数据治理技术提升数据质量； 2、针对领域SFT数据依赖人工构建、效率低、难度大等问题，通过自动化手段加速SFT数据构建； 3、构建自动化数据质量评估与筛选机制，解决数据质量评估与筛选难度大，需大量人力投入等问题。

1、负责深度自然语言处理、大模型预训练、强化学习、高效指令微调、Agent等前沿方向的研究、开发及调优； 2、负责在运营商、政企等领域业务场景中的大模型能力构建，提供可落地的项目技术方案； 3、洞察和分析业界大模型新技术，并结合实际业务场景，提升算法性能及效果。

1、负责基于大模型的智能体关键技术的研究与突破，洞察业界优秀实践，探索大模型在意图识别、领域知识检索、复杂任务规划与执行等领域的关键技术和解决方案； 2、负责大模型智能体框架和应用系统的软件设计与开发，构建高确定性、高可靠、易扩展的智能体应用开发框架； 3、综合运用AI技术+软件工程方法，构建智能化产品或工具，提升服务作业效率、解决方案综合竞争力。

负责围绕ICT服务领域大模型的研究工作，包括但不限于： 1、负责提炼和研究领域大模型训练与应用的大颗粒技术难题； 2、深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方法，深入分析模型评测结果中不符合认知的异常，根据具体的异常制定完善的研究策略，通过对比、归纳等方法，产出研究分析结论，指导模型训练优化； 3、负责Data-Centric的数据-训练-评测闭环的构建，探索研究包括但不限于下列方向：数据分布、Scaling Law、数据配比、加入方式与时机等对模型效果的影响； 4、负责大模型应用框架与应用层技术研发，确保应用的技术竞争力，从技术角度保障大模型应用开发生态的构建，支撑大模型应用场景的高速泛化； 5、实时跟进大模型领域最新技术路径和能力突破，灵活结合学界相关技术应用研究，深刻理解各个业务需求，把握并指导团队技术研发的主要方向。

负责围绕ICT服务领域大模型的研究工作，包括但不限于： 1、负责提炼和研究领域大模型训练与应用的大颗粒技术难题； 2、深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方法，深入分析模型评测结果中不符合认知的异常，根据具体的异常制定完善的研究策略，通过对比、归纳等方法，产出研究分析结论，指导模型训练优化； 3、负责Data-Centric的数据-训练-评测闭环的构建，探索研究包括但不限于下列方向：数据分布、Scaling Law、数据配比、加入方式与时机等对模型效果的影响； 4、负责大模型应用框架与应用层技术研发，确保应用的技术竞争力，从技术角度保障大模型应用开发生态的构建，支撑大模型应用场景的高速泛化； 5、实时跟进大模型领域最新技术路径和能力突破，灵活结合学界相关技术应用研究，深刻理解各个业务需求，把握并指导团队技术研发的主要方向。

1、负责AI算力集群的极致计算效能使用，在算子、框架、计算图等多层级加速LLM训练和推理，达到单位算力的最高训练推理性能；同时保障模型训练稳定、对软硬件各层级保障稳定高可靠，达到最优化训推可用时长； 2、熟悉昇腾NPU或英伟达GPU硬件计算结构、分布式通信组网技术、内存缓存技术和大模型训推计算流程，围绕软硬结合和存/算/网深度优化，设计并实现面向LLM极致计算效能的计算加速技术。 3、实时跟进大模型训推加速最新技术路径和能力突破，灵活结合学界相关技术研究（如FlashAttention、异构训练与推理），深刻理解智算服务产业需求，把握并指导团队技术研发的主要方向。不断进行训练与推理技术/框架的创新和迭代优化，打造能力最强的ICT服务领域大模型加速技术栈。

1、负责AI算力集群的极致计算效能使用，在算子、框架、计算图等多层级加速LLM训练和推理，达到单位算力的最高训练推理性能；同时保障模型训练稳定、对软硬件各层级保障稳定高可靠，达到最优化训推可用时长； 2、熟悉昇腾NPU或英伟达GPU硬件计算结构、分布式通信组网技术、内存缓存技术和大模型训推计算流程，围绕软硬结合和存/算/网深度优化，设计并实现面向LLM极致计算效能的计算加速技术。 3、实时跟进大模型训推加速最新技术路径和能力突破，灵活结合学界相关技术研究（如FlashAttention、异构训练与推理），深刻理解智算服务产业需求，把握并指导团队技术研发的主要方向。不断进行训练与推理技术/框架的创新和迭代优化，打造能力最强的ICT服务领域大模型加速技术栈。

1、负责AI算力集群的极致计算效能使用，在算子、框架、计算图等多层级加速LLM训练和推理，达到单位算力的最高训练推理性能；同时保障模型训练稳定、对软硬件各层级保障稳定高可靠，达到最优化训推可用时长； 2、熟悉昇腾NPU或英伟达GPU硬件计算结构、分布式通信组网技术、内存缓存技术和大模型训推计算流程，围绕软硬结合和存/算/网深度优化，设计并实现面向LLM极致计算效能的计算加速技术。 3、实时跟进大模型训推加速最新技术路径和能力突破，灵活结合学界相关技术研究（如FlashAttention、异构训练与推理），深刻理解智算服务产业需求，把握并指导团队技术研发的主要方向。不断进行训练与推理技术/框架的创新和迭代优化，打造能力最强的ICT服务领域大模型加速技术栈。

1、负责设计数据驱动的5.5G/6G网络智能通信算法，实现无线网络功率、频率、时隙资源的联合优化，提高网络频谱效率及能效，为运营商提供具有商业竞争力的数字化与智能化解决方案。 2、负责无线网络智能化新技术研究、算法设计、仿真评估，跟踪3GPP和ITU等标准化组织相关研究，进行专利布局以及提案撰写，推动核心专利成为业界标准，构建技术品牌，支撑相关解决方案的商业成功。